第6章 气象上常用小波及其应用实例(1)前面五章讲述了小波分析方法的由来和原理,这些基本知识为气象上实际应用奠定了基础。
本章将介绍气象上常用的几种小波,特别是Haar 小波和墨西哥帽(Mexihat )小波,以及小波分析的应用实例。
6.1 二进小波二进小波的产生基于第4章的“二分法”。
它的基本思路是把连续型函数)(t f 及其连续小波变换),(b a W f 离散化,以便于实际应用。
作为一种方便和常用的形式,是对小波参数中的放(伸)缩因子a 进行二进制离散。
若小波函数系的表达式{}Zm,n n t am∈-- ),(ψ(••) 中的放缩因子)(2Z j a j ∈=,则称)(t ψ为二进小波。
把经过这种离散化后的二进小波的变换,称为二进小波变换。
强调说明:在应用时所用的小波函数系(式(••))与前面第4章第3节的式(•)有所不同。
比照这两式:),()(),2(2)(,2/,b at a t k t t b a jj kj -=-=ψψψψ或(•)),()(,n t at mn m -=-ψψ(••) 可以看出,二者主要的不同点是t 的系数a 指数正负号恰好相反。
所以,用式(•)的小波作变换时,随着a (或者j )的增大,W 曲线变窄;而用式(••)的小波作变换时,随着a (或者j )的增大,W 曲线变宽。
定义6.1 函数)()(2R L t ∈ψ被称为二进小波,若存在两个常数∞<≤<B A 0,使得:∑∈-≤≤Zj j B A .)2(ˆ2ωψ(6.1)上述条件式(6.1)称为稳定性条件;若A =B ,则称最稳定条件。
而函数序列{}Zj j f W ∈2称为二进小波变换,其中,,d 2)(21)()(22b b t t f t f t f W Rjjjj ⎰⎪⎭⎫⎝⎛-=*=ψψ(6.2)这里j a 2=是放缩因子,b 是平移因子。
由卷积定理知:)2(ˆ)(ˆ)(ˆ2ωψωωj f f W j ⋅= (6.3) 据此,稳定性条件等价于:对任意)()(2R L t f ∈,有:∑∈≤≤Zj fB fW fA j 2020220(6.4)下面定理说明,二进小波一定是允许小波。
定理6.1 设)(t ψ是二进小波,则它一定是允许小波,且.2ln d )(ˆ,d )(ˆ2ln 022B A ≤-≤⎰⎰∞∞ωωωψωωωψ(6.5)若A =B ,则上式变成:.2ln 2d )(ˆ2A C ==⎰∞+∞-ωωωψψ (6.6)其中A 、B 的含义同式(6.1)。
式(6.5)的证明如下:用变量替换,可得ωωωψωωωψd )(ˆd )2(ˆ1222212⎰⎰+=j jj因此,用ω除式(6.1)中每一项并在区间(1,2)上对ω积分,有.2ln d )(ˆ2ln 02B A ≤≤⎰∞ωωωψ同样,用-ω除式(6.1)每一项并在区间(-2,-1)上对ω积分,得.2ln d )(ˆ2ln 02B A ≤-≤⎰∞+ωωωψ证毕。
定理6.1表明,当ψ使得式(6.1)成立时,由二进小波变换可完全重构原信号。
重构公式是:.d 2)(21)()()( 222b b t t f W t t f W t f R j jj jj ⎰⎪⎭⎫⎝⎛-⋅=*=ψψ(6.7)二进小波介于连续小波和离散小波之间,它只是对尺度参数进行离散化,而在时域上仍保持平移量(b )连续变化。
因此二进小波变换仍具有连续小波变换的平移不变性。
这是它有别于离散小波变换的独特优点,后者不具备平移不变性质。
6.2 正交小波中常用的Haar 小波正交小波是一种重要的小波型式,正交小波变换已在第4章讲过。
在正交小波中,Haar 小波是一种常用的型式。
Haar 小波型式简单,使用方便,计算快捷;然而它的缺点也很明显,即缺乏连续性。
本节将详细介绍Haar 小波,由此可以加深对正交小波的理解。
图6.1 Haar 小波(a) 三次样条函数)(t θ; (b) )(t θ的一阶导数,即小波函数t t d /d )(θψ=。
(b) 虚线是小波函数的“简化”,即Haar 小波。
图6.1(a)是作为光滑函数的三次样条函数)(t θ;(b )是由t d /d θ构成的小波函数,其中虚线意为实曲线的“简化”,即Haar 小波。
也可以从尺度函数与小波函数关系的角度来理解Haar 小波的构造,也就是该小波是如何构造出来的。
这时将信号序列{}4321,,,x x x x 看成单位区间上的一个函数:),()()()()()1,4/3[4)4/3,2/1[3)2/1,4/1[2)4/1,0[1t X x t X x t X x t X x t f +++= (6.8)其中)(),[t X b a 表示区间),[b a 上的特征函数。
)(t f 是一个分段常数函数,如图6.2所示。
).4/3()(),2/1()(),4/1()()4/1,0[)1,4/3[)4/1,0[)4/3,2/1[)4/1,0[)2/1,4/1[-=-=-=t X t X t X t X t X t X图6.2 序列{}4321,,,x x x x 对应的分段常数函数现分析)()4/1,0[t X 、)()2/1,4/1[t X 、)()4/3,2/1[t X 和)()1,4/3[t X 之间的关系。
由平移关系知:)4/1()()4/1,0[)2/1,4/1[-=t X t X ,)2/1()()4/1,0[)4/3,2/1[-=t X t X ,)4/3()()4/1,0[)1,4/3[-=t X t X .另一方面,)()4/1,0[t X 可以看成单位区间上的特征函数的伸缩,即)2()(2)1,0[)4/1,0[t X t X =于是,)()2/1,4/1[t X 、)()4/3,2/1[t X 和)()1,4/3[t X 都可看成)()1,0[t X 的伸缩和平移。
引入记号: ),()()1,0[t X t =ϕ(6.9)定义:)12,,1,0(),2()(,-=-=jj kj k k t t ϕϕ(6.10)则有 )()(0,0t t ϕϕ=⎩⎨⎧<≤==.0,1/2,t 0 ,1)2()(0,1其它t t ϕϕ⎩⎨⎧<≤=-=.0,1,t 1/2 ,1)12()(1,1其它t t ϕϕ这表明,)()(110,1t t ϕϕ和可以由)(0,0t ϕ的伸缩与平移得到。
如图6.3所示。
图6.3 尺度函数的图形称)(t ϕ为Haar 尺度函数。
于是,式(6.8)定义的函数)(t f 可以重新写成如下形式:).()()()()(3,242,231,220,21t x t x t x t x t f ϕϕϕϕ+++= (6.11)即函数f (t )可以用一个尺度函数)(t ϕ的伸缩和平移的线性组合表示。
k j ,ϕ在其上不为零的区间叫做该函数的支撑。
可以验证,k j ,ϕ的支撑为⎥⎦⎤⎢⎣⎡+j jk k 21,2,支撑的宽度j21随j 的增加而减小。
j 称为分辨率,j21称为尺度。
下面讨论用{}4321,,,x x x x 的小波变换{}1,10,10,00.0,,,d d d a 来表达式(6.11)定义的函数)(t f 。
把式(6.11)看成)(t f 最高分辨级的分解。
求平均如同把)(t f 进行较低分辨级的表示,这等价于用0,1ϕ和1,1ϕ来表示)(t f 。
在这种表示中,0,1ϕ的系数是0,1a ,它是式(6.11)中)(t f 的前两个系数的平均值;1,1ϕ的系数是1,1a ,它是)(t f 的后两个系数的平均值。
于是得到如下的函数:)()()(1,11,10,10,11t a t a t g ϕϕ+= (6.12)一般地,21x x ≠,所以由1)8/1(x f =及2/)()8/1(210,11x x a g +==知,1g 不等于1f ,即用1g 来表示f 时丢失了一些细节信息,因而需要一个函数来描述这种信息。
该函数称为小波函数。
基本小波函数定义如下:⎪⎩⎪⎨⎧<≤<≤=-=. 0,0,1/2 1,-1/2,0 ,1 )()()()1,2/1[)2/1,0[其它t t t X t X t ψ (6.13)于是,)12()2()(--=t t t ϕϕψ。
)(t ψ称为Haar 小波,如图6.4所示。
与尺度函数)(t ψ类似,定义小波函数的伸缩和平移如下:.12,,1,0),2()(,-=-=jj kj k k t t ψψ(6.14)于是有),()(0,0t t ψψ=⎪⎩⎪⎨⎧<≤<≤==. 0,1/2,1/4 1,-1/4,0 ,1 )2()(0,1其它t t t t ψψ⎪⎩⎪⎨⎧<≤<≤=-=. 0,1,3/4 1,-3/4,1/2 ,1 )12()(1,1其它t t t t ψψ图6.4 Haar 小波)(t ψ图6.5 )(0,1t ψ和)(1,1t ψ的图形表示)(0,1t ψ和)(1,1t ψ的图形如图6.5所示。
现在重新考虑利用{}1,10,10,00.0,,,d d d a 、尺度函数{}1,10,1,ϕϕ和小波函数{}1,10,1,ψψ表示)(t f 的问题。
由式(6.8)知,)(t f 的最高分辨率表示是在长度为1/4的子区间上。
下面就在每个子区间)1,4/3[)4/3,2/1[),2/1,4/1[),4/1,0[和上来看一下f g 和1的差别,以便利用小波函数捕捉丢失的细节信息。
在区间)4/1,0[上,);()()(0,10,110,10,111d a x d a x t g t f +=⇒=-=- 在区间)2/1,4/1[上,)()()(0,10,120,10,121d a x d a x t g t f -=⇒-=-=-。
这表明,在区间)2/1,0[上,)()()(0,10,10,10,1t d t a t f ψϕ+=。
类似地,在区间)1,2/1[上,有)()()(1,11,11,11,1t d t a t f ψϕ+=。
将区间)2/1,0[及)1,2/1[上两个)(t f 的表达式写在一起,可以得到区间)1,0[上)(t f 的一个新的表达形式:).()()()()(1,11,10,10,11,11,10,10,1t d t d t a t a t f ψψϕϕ+++= (6.15))(t f被表示成支撑宽度为1/2的尺度函数与小波函数的线性和。
其中,)(0,10,1t d ψ和)(1,11,1t d ψ用于捕捉用)(1t g 逼近)(t f 时丢失的细节信息。
现在根据对{}1,10.1,a a 求平均的原理,引入区间)1,0[上的平均函数)(0,00,0t a ϕ代替式(6.15)中的前两项,而细节项保持不变。